A comparison of methods for clustering longitudinal data with slowly changing trends

Longitudinal clustering provides a detailed yet comprehensible description of time profiles among subjects. With several approaches that are commonly used for this purpose, it remains unclear under which conditions a method is preferred over another method. We investigated the performance of five me...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Communications in statistics. Simulation and computation Ročník 52; číslo 3; s. 621 - 648
Hlavní autoři:	Den Teuling, N. G. P., Pauws, S. C., van den Heuvel, E. R.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Philadelphia Taylor & Francis 04.03.2023 Taylor & Francis Ltd
Témata:	Clustering Datasets Error analysis Group-based trajectory modeling Growth mixture modeling Intensive longitudinal data Latent class analysis Latent-class trajectory modeling Longitudinal clustering Modelling Performance evaluation Polynomials Simulation study
ISSN:	0361-0918, 1532-4141
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!